Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Работая в компании, которая занимается автоматизацией складских процессов, мы столкнулись с задачей прогнозирования нагрузки на склад. Это классическая задача предсказания временных рядов, в которой, имея достаточно большой объем исторических данных (минимум 1-2 года), нужно спрогнозировать, как эти данные будут меняться в будущем.
Компании и энтузиасты стремятся автоматизировать процессы, но не каждый готов писать код с нуля. Поэтому в последние годы особую популярность набрала no-code платформа n8n. С её помощью можно быстро собирать пайплайны различной сложности: от простых чат-ботов до умных ассистентов, которые управляют календарем и напоминают о задачах. Обычно в статьях про n8n затрагивают только готовые блоки, собирают из них пайплайны автоматизации, но в то же время упоминают об ограниченности использования этой платформы.
Задавались ли вы когда-нибудь вопросом, что происходит под капотом обучения, например, линейной регрессии? Если вы до сих пор не нашли ответ на этот вопрос, то эта статья для вас. Сегодня простым языком разберём, что такое градиентный спуск — от интуиции до полноценного обучения линейной регрессии с нуля.
В этой статье мы разберём, как написать свой многопоточный TCP-порт-сканер на Python. Несмотря на то, что существуют готовые инструменты вроде nmap или masscan, иногда требуется минималистичное решение: встроить проверку в CI/CD, автоматизировать аудит небольшой сети или использовать сканер как обучающий пример. Мы рассмотрим два подхода — на ThreadPoolExecutor и на asyncio
Любому веб-приложению нужен веб-сервер для доступа извне. На самом деле, многие даже не уделяют выбору веб-сервера для своего приложения достаточного внимания: на Django берут "популярный" Gunicorn (а кто-то ещё и обвязывает его Uvicorn'ом), а для FastAPI Uvicorn практически стандарт. Тут "на сцену" выходит Granian, представляющий впечатляющие результаты производительности с простой настройкой.
Если вы только начинаете изучать Python и слышите слово дженерики, скорее всего в голове сразу каша: «что это вообще такое?». На самом деле дженерики - это очень простая идея. Представьте, что у вас есть коробка. В коробку можно положить игрушки, яблоки, книжки - всё что угодно.Но иногда вы хотите, чтобы в коробке лежали только яблоки. А иногда - только игрушки. И вот тут вам помогают generics.
Сегодня доклад будет максимально простыми словами, будто сидим, пиво пьем, рыбку едим, потому что необычайно сложный контент. Но я хочу, чтобы вы выключили полностью мозги, расслабились, получили удовольствие и читали сердцем. Все это делал я, Александр Сербул, с небольшой командой. Моя задача — возбудить в вас интерес к Rust, высоким нагрузкам, асинхронщине, многопоточности и тому, как мы это используем.
В этой статье рассмотрим, как с помощью Python собирать и обрабатывать новости с сайта, имеющего RSS.В нашей статье мы создадим скрипт на Python, который за заданный период (например, за последние 4 часа) соберёт все записи из нескольких лент сайта BBC, отфильтрует их по ключевому слову «Трамп» и опубликует итоговый подбор в наш Telegram-канал.
Несколько лет назад наш корпоративный слой данных жил на проприетарных технологиях. Данных было много, а основная СУБД — MPP-система Sybase IQ — долго не обновлялась. Мы регулярно сталкивались с тем, что у кластера «падали» ноды, каталог базы повреждался, порой даже терялись данные, а вендор не спешил выпускать исправления или даже признавать проблему.
В этой статье будет рассказано об эмббедингах и методах работы с ними. Расскажу немного математики и приведу много примеров на Python.
Работая с геоданными, я регулярно сталкиваюсь с одной и той же проблемой - обилие рутины. Форматы не совпадают, координаты «прыгают», отчёты приходится собирать вручную. Даже если речь идёт о небольшом проекте, половина времени уходит не на сам анализ, а на подготовку и приведение данных к нужному виду.
не буду называть слово вайб кодинг, хотя проект написан почти полностью DeepSeek, но суть гайда не в этом.оставлю пища для размышлений и задел на развитие бота
Ночью (а точнее уже утром), я не мог уснуть, из-за навязчивой мысли в голове..А что если спарсить часть статей с хабра и представить их в виде obsidian графа, будет ли это выглядеть, как красивая база знаний?
Кольца Барромео — это конструкция из трёх колец, обладающая интересным свойством: эти кольца не сцеплены попарно между собой, но полная конструкция из трёх колец неразделима. Ну или если перефразировать: вся конструкция неразделима, но если любое из колец магическим образом пропадает, то оставшиеся два можно разделить.
Перевод статьи о том, как автор выбирает способ написания представлений в Django. Он считает, что обобщённые классовые представления (CBV) скрывают слишком много магии, усложняют чтение кода и отладку. Вместо них он использует базовый View, чтобы сохранять контроль, но при этом избегать громоздких if в функциях.
MSK144 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2016 году для проведения связей через метеорное рассеивание. В этой статье будут рассмотрены подробности работы протокола.Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с MSK144 и связью через метеорное рассеивание, а также тем, кто хочет понять устройство этого протокола.
Сегодня я хочу поделиться историей одной, казалось бы, простой задачи, которая превратилась в увлекательное техническое расследование. Мы разрабатывали утилиту для стеганографии ChameleonLab и решили добавить поддержку современных форматов изображений, таких как WebP и AVIF. С WebP все прошло гладко, но AVIF оказался на удивление крепким орешком.
Хотел написать классическую статью, ни разу не писал, ради интереса попросил ChatGPT и она все написала, стало скучно до жути, эта «классическая » статья будет под спойлером, она реально по теме, написана с двух запросов, а далее будет кратенько и технически что и зачем, со ссылками на примеры. Для технической части нужны знания python, llm, cuda и что такое OpenAI API.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
При проектировании RAG-системы инженер каждый раз сталкивается со множеством вопросов: какую базу данных использовать, как организовать получение релевантной информации, да даже выбор эмбеддера может занять приличное время, а это лишь вершина айсберга. Что хорошо работает в одной сфере, например в техподдержке, может полностью провалиться в другой — например, при анализе юридических документов.